Carga de paquetes
# Carga de paquetes
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(readxl)
library(DT)
library(lubridate)
Carga del xls
# Carga del xls
delitos_cr <- readxl::read_excel("C:/Users/Dennis/Desktop/Rtudio/estadisticaspoliciales2021.xls")
Tabla
# Tabla de los delitos cometidos en Costa Rica por delitos, fecha, víctima, edad, género, provincia, cantón y hora.
delitos_cr %>%
select(Delito,
Fecha,
Victima,
Edad,
Genero,
Provincia,
Canton,
Hora) %>%
datatable(
colnames = c(
"Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón",
"Hora"),
options = list(
pageLength = 10,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
))
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.html
Grafico de barras simple
# Gráfico de barras que muestra los delitos que se cometen en Costa Rica.
ggplot2_delitos_CR <-
delitos_cr %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n ), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos cometidos en Costa Rica") +
xlab("Delitos") +
ylab("Cantidad de delitos") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(ggplot2_delitos_CR) %>% config(locale = 'es')
Grafico de barras simple
# Gáfico de barras que muestra la cantidad de delitos que ocurren al mes, Enero a Noviembre
ggplot2_delitos_por_mes <-
delitos_cr %>%
group_by(Mes = month(ymd(Fecha), label = TRUE)) %>%
ggplot(aes (x= Mes)) +
geom_bar() +
ggtitle("Cantidad de delitos por mes") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad de delitos") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(ggplot2_delitos_por_mes) %>% config(locale = 'es')
Grafico de barras apilada
# Gráfico barras apiladas, muestra la proporción de delitos que ocurren entre los hombres, mujeres y desconocidos.
delitos_por_genero <-
delitos_cr%>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Proporcion de delitos por género") +
xlab("Delitos") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(delitos_por_genero) %>% config(locale = 'es')
Grafico de barras simple
# Cantidad de delitos en los cantones de San José, Alajuela, Cartago y Heredia.
delito_por_canton <-
delitos_cr %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "HEREDIA"| Canton == "ALAJUELA"|
Canton == "SAN JOSE" | Canton == "CARTAGO") %>%
ggplot(aes(x= reorder(Canton, n), y = n)
) +
geom_bar( stat = "identity"
) +
ggtitle("Delitos cometidos en San Jose, Heredia, Cartago y Alajuela"
) +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad de delitos") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(delito_por_canton) %>% config(locale = 'es')